IMPLEMENTASI FORECASTING PERMINTAAN PRODUK MENARA KUDUS UNTUK DISTRIBUTOR PERUSAHAAN DI PULAU JAWA DENGAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA)

Berliana Adya Wulandari, Noor Latifah, Fajar Nugraha

Sari


PT Menara Kudus Indonesia adalah perusahaan distribusi dan penjualan produk dengan empat distributor resmi di Pulau Jawa, yaitu MK Kudus, MK Jakarta, MK Jogjakarta, dan MK Surabaya. Setiap distributor memiliki wilayah operasional yang berbeda, mencakup seluruh Jawa. Divisi Management Area di kantor pusat bertanggung jawab atas pengelolaan stok dan transaksi antar distributor. Saat ini, pencatatan stok masih dilakukan secara manual menggunakan Excel dengan format yang tidak seragam, menyebabkan ketidakefektifan dalam pemantauan stok secara real-time. Hal ini sering menimbulkan masalah overstock dan understock, yang berdampak pada pelayanan dan biaya operasional. Selain itu, proses pengadaan barang yang rumit dan lambat juga menjadi kendala dalam menjaga ketersediaan stok di setiap distributor. Untuk mengatasi masalah ini, perusahaan berencana untuk mengembangkan sistem terintegrasi untuk manajemen stok dan distribusi. Sistem ini akan mencakup pencatatan penjualan, permintaan stok, dan analisis kebutuhan barang menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) untuk memperkirakan kebutuhan produk di setiap cabang. Dengan adanya sistem ini, diharapkan dapat meningkatkan efisiensi operasional, mempercepat pengadaan barang, dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data untuk memenuhi kebutuhan pasar secara lebih akurat. Pengembangan sistem berbasis web responsive dengan bahasa pemrograman PHP dan kelola database MySql.

Kata Kunci


ARIMA; Website Responsive; Distributor; Penerbitan; PHP; MySql

Teks Lengkap:

Download PDF

Referensi


A. Impron et al., Enterprise Resource Planning: Implementasi Dan Manajemen. Penerbit Widina, 2025.

K. Pratiwi and S. Nurjanah, “Evaluasi Sistem Manajemen Persediaan untuk Mencegah Stockout Dan Mencapai Kepuasan Pelanggan (Studi Kasus Industri Distribusi Listrik),” KALBISOCIO J. Bisnis dan Komun., vol. 12, no. 1, pp. 206–214, 2025.

F. S. Wijaya, “Perbaikan Sistem Pengadaan Barang Dengan Menggunakan Metode Forecasting Dan Membuat Safety Stock Di Cv Putra Anugerah Jaya,” Universitas Atma Jaya Yogyakarta, 2024.

I. A. Lubis, D. Maharani, and F. Dristyan, “Managemen untuk Manajemen Persediaan Barang,” 2024.

J. Gunawan, M. Michael, M. Richi, and A. Farisi, “Perancangan Sistem Informasi Penjualan dan Persediaan Barang pada Toko Plastik Charles Jaya,” in MDP Student Conference, 2025, pp. 593–600.

S. Suseno and S. Wibowo, “Penerapan Metode ARIMA dan SARIMA Pada Peramalan Penjualan Telur Ayam Pada PT Agromix Lestari Group,” J. Teknol. Dan Manaj. Ind. Terap., vol. 2, no. I, pp. 33–40, 2023.

B. N. Abdallah, N. F. Khairani, and M. Muqimuddin, “Analisis Kuantitas Pemesanan Beras Dengan Mempertimbangkan Ketidakpastian Permintaan Menggunakan Metode Economic Order Quantity,” J. Optimasi Tek. Ind., vol. 5, no. 2, pp. 72–80, 2023.

S. Romdona, S. S. Junista, and A. Gunawan, “Teknik pengumpulan data: Observasi, wawancara dan kuesioner,” JISOSEPOL J. Ilmu Sos. Ekon. dan Polit., vol. 3, no. 1, pp. 39–47, 2025.

A. Gempati, F. A. R. Fradani, R. M. Ibrahim, T. K. Astuti, Y. R. Prasetyo, and L. Y. Devi, “Peramalan Data Ihsg 2021-2025 Di Indonesia Dengan Time Series Modeling Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA),” J. Ilm. Ekon. Dan Manaj., vol. 3, no. 5, pp. 225–234, 2025.

T. Andrean, “Prediksi Penjualan dan Stok Barang dengan Metode Arima (Studi Kasus: PT. Best Indonesia Berkarya),” Universitas Medan Area, 2024.




DOI: https://doi.org/10.24176/sitech.v8i1.15568

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


 

 

JournalStories Main logo JournalStories Main logo

 

Flag Counter